運(yùn)用SPSS建立多元線性回歸模型并進(jìn)行檢驗(yàn)副本

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告一.實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?、學(xué)習(xí)和掌握用SPSS故變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣；2、掌握運(yùn)用SPSS故多元線性回歸的估計(jì)；3、用殘差分析檢驗(yàn)是否存在異常值和強(qiáng)影響值4、看懂SPSS古計(jì)的多元線性回歸方程結(jié)果；5、掌握逐步回歸操作；6、掌握如何估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程7、根據(jù)輸出結(jié)果書寫方程、進(jìn)行模型檢驗(yàn)、解釋系數(shù)意義和預(yù)測(cè);二.實(shí)驗(yàn)步驟：1、根據(jù)所研究的問題提出因變量和自變量,搜集數(shù)據(jù).2、繪制散點(diǎn)圖和樣本相關(guān)陣,觀察自變量和因變量間的大致關(guān)系.3、如果為線性關(guān)系,那么建立多元線性回歸方程并估計(jì)方程.4、運(yùn)用殘差分析檢驗(yàn)是否存在異常值點(diǎn)和強(qiáng)影響值點(diǎn).5、通過t檢驗(yàn)進(jìn)行逐步回歸.6、根據(jù)spss輸出結(jié)

2、果寫出方程,對(duì)方程進(jìn)行檢驗(yàn)(擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn))7、輸出標(biāo)準(zhǔn)化回歸結(jié)果,寫出標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程.8、如果通過檢驗(yàn),解釋方程并應(yīng)用(預(yù)測(cè)).實(shí)驗(yàn)要求：研究貨運(yùn)總量y與工業(yè)總產(chǎn)值x1,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值x2,居民非商品支出x3,之間的關(guān) 系.詳細(xì)數(shù)據(jù)見表：(1)計(jì)算出y,x1,x2,x3的相關(guān)系數(shù)矩陣.(2)求y關(guān)于x1,x2,x3的三元線性回歸方程(3)做殘差分析看是否存在異常值.(4)對(duì)所求方程擬合優(yōu)度檢驗(yàn).(5)對(duì)回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn).(6)對(duì)每一個(gè)回歸系數(shù)做顯著性檢驗(yàn).(7)如果有的回歸系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn),將其剔除,重新建立回歸方程,在做 方程的顯著性檢驗(yàn)和回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn).(8)

3、求標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程.(9)求當(dāng)x1=75,x2=42,x3=3.1時(shí)y.并給出置性水平為99%勺近似預(yù)測(cè)區(qū)間.(10)結(jié)合回歸方程對(duì)問題進(jìn)行一些根本分析.四.繪制散點(diǎn)圖或樣本相關(guān)陣相關(guān)性貨運(yùn)總量工業(yè)總產(chǎn)值農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值居民非商品支出Pearson相關(guān)性1.556*.731*.724貨運(yùn)總量顯著性雙側(cè).095.016.018N10101010Pearson相關(guān)性.5561.155.444工業(yè)總產(chǎn)值顯著性雙側(cè).095.650.171N10111111Pearson相關(guān)性*.731.1551.562農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值顯著性雙側(cè).016.650.072N10111111Pearson相關(guān)性*.724.444.562

4、1居民非商品支出顯著性雙側(cè).018.171.072N10111111*.在0.05水平雙側(cè)上顯著相關(guān).五.建立弁估計(jì)多元線性回歸模型：六.殘差分析找異常值由上表分析得,殘差分析找異常值后其Cook距離不能大于1, Student化已刪除的殘差的絕對(duì)值不能大于 3,綜上所述刪除第六組觀測(cè)值繼續(xù)進(jìn)行如上操作,再未發(fā)現(xiàn)異常值.七.刪除異常值繼續(xù)回歸：模型匯總模型RR方調(diào)整R方標(biāo)準(zhǔn)估 計(jì)的誤 差1.975a.950.92012.94188a.預(yù)測(cè)變量：常量,居民非商品 支出,工業(yè)總產(chǎn)值,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值.Anovaa模型平方和df均方FSig.回1歸15968.09435322.69831.779.001

5、b殘 差 總 計(jì)837.46216805.55658167.492a.因變量：貨運(yùn)總量b.預(yù)測(cè)變量：(常量),居民非商品支出,工 業(yè)總產(chǎn)值,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值.系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系 數(shù)標(biāo)準(zhǔn) 系數(shù)tSig.B 的 95.0%置信區(qū)間B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版下限上限-659126.-5.2-985-333(常量).003.51083300.546.474工業(yè)總產(chǎn)4.071.073.801.316.82.412.013值012821農(nóng)業(yè)總產(chǎn)16.02.821.055.688.7823.3.002值43471401居民非商-14.9.10-.30-1.5-37.9.05.176品支出35996767767那么回歸方程為

6、： Y 659.510 4.070X1 16.043X2 14.359X3由上述分析知居民的非商品支出的參數(shù)估計(jì)量3所對(duì)應(yīng)P值為0.176大于=0.05,所以貨運(yùn)總量與居民非商品支出無顯著性差異,即剔除變量：居民的非商品 支出,繼續(xù)做回歸.此時(shí)的回歸方程為：八.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：(1)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：由估計(jì)結(jié)果圖表可知,可決系數(shù) R2 =0.962 ,修正的可決系數(shù)R2 =0.925.計(jì)算結(jié)果說明,估計(jì)的樣本回歸方程較好的擬合了樣本觀測(cè)值.(2) F檢驗(yàn)提出檢驗(yàn)的原假設(shè)為H0：尸0對(duì)立假設(shè)為H 1 :i至少有一個(gè) 不等于零(i=0 , 1,2 )對(duì)于給定的顯著性水平=0.05尸=0.000< =0.05,所以否認(rèn)原假設(shè),總體回歸方程是 顯著的.(3)t檢驗(yàn)提出的原假設(shè)為H0: i=0 i=0,1,2由表得,t統(tǒng)計(jì)量為°所對(duì)應(yīng)的P值為0.002i所對(duì)應(yīng)的P值為0.0212所對(duì)應(yīng)的P值為0.000對(duì)于給定的顯著性水平a=0.05 ,由于0 i 2所對(duì)應(yīng)的P值均小于=0.05,所以貨運(yùn)總量與工業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值之間有顯著性關(guān)系,(4)預(yù)測(cè)假設(shè)X1=75, X2=42試預(yù)測(cè)貨運(yùn)總量并構(gòu)造其99%勺置信區(qū)問將X1=75, X2=42代入估計(jì)的回歸方程經(jīng)計(jì)算得Y的置信區(qū)間為(237.71840,312.28406.)(5)相關(guān)分析當(dāng)維持農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值不變的情況下